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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
Le produit intérieur brut (PIB) est l'indicateur le plus retenu pour évaluer la production de biens et services d'un pays pendant une année. Il illustre l'importance de l'activité économique d'un pays. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

Pour mieux comprendre les possibilités de cet indicateur économique, consulter notre outil sur les composantes du PIB: PIB des États-Unis.

Source: Banque mondiale

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Épargne domestique brute ($ US courant)
Épargne domestique brute (% du PIB)
Facteur de conversion pour la parité du pouvoir d'achat
Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus pauvres
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus riches
Inégalités - Part des revenus détenus par le 1er quintile (les moins fortunés)
Inégalités - Part des revenus détenus par le 2e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 3e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 4e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198718 001 187 717
198819 646 241 066 9,14
198920 253 564 132 3,09
199020 577 621 160 1,60
199120 476 379 263 -0,49
199218 183 024 786 -11,20
199317 764 815 215 -2,30
199416 841 044 825 -5,20
199516 689 475 421 -0,90
199616 973 196 503 1,70
199717 855 802 721 5,20
199818 623 602 238 4,30
199919 424 417 135 4,30
200020 169 343 532 3,83
200121 009 162 372 4,16
200221 843 958 958 3,97
200322 768 532 347 4,23
200424 464 560 459 7,45
200526 164 849 173 6,95
200628 114 501 577 7,45
200730 777 789 802 9,47
200833 556 766 002 9,03
200936 258 398 859 8,05
201039 332 770 929 8,48
201142 590 036 995 8,28
201246 073 796 152 8,18
201349 771 701 594 8,03
201453 345 005 658 7,18
201557 318 392 565 7,45
201660 811 561 832 6,09
201763 524 747 318 4,46
201866 785 463 953 5,13

Faits saillants


Augmentation de 271% en 31 ans


Pour l'ensemble de la période 1987-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 30 812 240 960. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 271 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (66 785 463 953) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (16 689 475 421). Nous disposons des résultats pour 32 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 90 920 287 164. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.89 et coefficient de détermination = 0.79).

En 1987, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2018, cette même part est de 0,08 %.

Consulter cette page pour accéder à un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Kazakhstan, Tadjikistan, Turkménistan.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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